Guia completo para usar IA na central de atendimento 

O tópico mais comentado em serviços atualmente é a IA generativa, especialmente a IA na central de atendimento. A central de atendimento é onde os clientes podem recorrer para tirar dúvidas ou obter ajuda – por chat, e-mail ou portal de autoatendimento – para que possam resolver o problema por conta própria. 

E a IA está preparada para melhorar a eficiência e a produtividade na central de atendimento. De acordo com nossa pesquisa, 95% dos tomadores de decisão em organizações com IA relatam economia de tempo e custos, e 92% dizem que a IA generativa os ajuda a oferecer um melhor atendimento ao cliente.  
 
No entanto, apenas 24% estão realmente usando alguma forma de IA de central de atendimento. O que está acontecendo? 66% dizem que seus funcionários não têm as habilidades certas para usar a IA generativa com sucesso. Então, vamos analisar o que é IA na central de atendimento, seus benefícios e quatro maneiras de usá-la da melhor maneira, juntamente com exemplos de casos de uso e dicas para começar. 

O que é IA na central de atendimento?

Primeiro, o básico: uma central de atendimento  orientada por IA usa tecnologia para automatizar e aprimorar diferentes componentes de atendimento e suporte ao cliente. Essas centrais de atendimento usam inteligência artificial para lidar com dúvidas dos clientes, gerenciar interações e melhorar a produtividade e a eficiência gerais. 

Com a IA, você pode transformar centrais de atendimento tradicionais em experiências personalizadas e integradas para cada cliente. A tecnologia pode fornecer aos clientes respostas mais rápidas e precisas, quer estejam enviando mensagens para um chatbot ou folheando um artigo de conhecimento que lhes foi recomendado pessoalmente. 

Quais são os benefícios da IA na central de atendimento?

As centrais de atendimento desempenham um papel importante na experiência do cliente. Frequentemente, é o primeiro lugar que um cliente vai em busca de suporte. E se a central de atendimento for difícil de usar, impessoal ou lenta, isso terá um impacto direto – e negativo – na experiência do cliente. 

Um benefício da IA na central de atendimento é que ela pode ser usada para criar uma interação de serviço mais personalizada. Por exemplo, a IA pode preencher informações importantes de quem está fazendo o contato para os agentes – como nome, localização, idioma preferido – para que eles tenham tudo o que precisam para oferecer aos clientes o serviço personalizado que esperam. 

A IA também tem a capacidade de melhorar a eficiência e a produtividade, proporcionando uma excelente experiência geral e aumentando as chances de fidelidade do cliente à sua marca. Também pode reduzir os custos operacionais ao assumir os processos e tarefas manuais dos seus agentes, para que possam concentrar-se em casos mais complexos. 

1. Gere respostas de serviço aos clientes 

Sua central de atendimento oferece várias maneiras para os clientes entrarem em contato com sua empresa – do telefone ao e-mail, do chat ao SMS. Embora muitos clientes ainda usem o telefone, 57% agora preferem usar canais digitais. Os agentes que trabalham nesses canais digitais precisam fornecer informações precisas e relevantes, responder em tempo hábil e resolver o problema do cliente rapidamente. 

Então como IA generativa pode ajudar? Os grandes modelos de linguagem que alimentam a IA generativa podem gerar automaticamente uma resposta semelhante à humana para qualquer pergunta. Quando baseado nos dados e na base de conhecimento do cliente, você tem a possibilidade de personalizar essas respostas geradas, tornando-as mais confiáveis. Os agentes podem revisar as sugestões do modelo e enviá-las facilmente. Para agentes que trabalham em vários casos ao mesmo tempo, a IA na central de atendimento tende a economizar muito tempo. 

Vejamos um exemplo de uma empresa fictícia de Internet que chamaremos de Nation-Wide Web. 

Jane é cliente da Nation-Wide Web e percebe uma cobrança incomum em sua conta. Jane abre uma mensagem de bate-papo no site da empresa e logo se conecta a uma agente, Katie. 

Katie tem algumas janelas de mensagens abertas de clientes, sendo uma delas Jane. Jane compartilha suas preocupações sobre sua conta. Aparentemente, Jane examinou seu pacote de dados do mês. A ferramenta de IA da central de atendimento usa a pergunta de Jane e o contexto do status de sua conta para gerar uma mensagem personalizada que explica essa cobrança em um tom empático, mas também que está dentro da política da empresa isentar a taxa dadas as circunstâncias. 

Katie analisa a mensagem e confirma a política, depois envia a mensagem e remove a cobrança da conta de Jane. Jane está feliz por ter conseguido uma solução rápida e fácil e Katie pode concentrar sua atenção em clientes com problemas mais complexos. 
 
Dica: reservar um tempo para revisar a precisão e o tom de qualquer comunicação com o cliente ajuda a evitar mal-entendidos. 

2. Gere resumos de casos 

Para fornecer uma ótima experiência ao seu cliente, você precisa de dados precisos para rastrear e otimizar as interações de serviço da sua empresa. Isso faz com que o resumo de encerramento que seus agentes fazem após a finalização de um caso seja um dos dados de serviço mais importantes que sua empresa pode coletar. 

O desafio? Esta é uma tarefa demorada que impede que seus agentes ajudem outros clientes. 

Mas a IA da central de atendimento pode pegar as conversas mais complexas por e-mail e chat e gerar uma proposta de resumo final. Seu agente só precisa revisar esses resumos antes de salvá-los no registro do caso. Isso economiza muito tempo e esforço dos agentes na entrada de dados. 

Voltemos ao nosso exemplo da Nation-Wide Web. 

Se você se lembra, a ferramenta de IA de Katie gerou uma resposta para Jane e tudo que Katie precisou fazer foi revisar a mensagem, pressionar enviar e isentar a taxa da conta de Jane. Enquanto isso, a IA está usando os dados da sequência de mensagens e as ações que Katie realizou na conta de Jane para gerar um resumo do caso. 

Depois que a conversa com Jane for concluída, Katie poderá ler o resumo proposto, ajustar alguns detalhes e salvá-lo no registro do caso. Reduzir o trabalho pós-atendimento ajuda Katie a ajudar outros clientes com mais rapidez. 

Dica: crie um modelo para resumos de casos para que a ferramenta de IA da central de atendimento possa facilmente extrair dados de conversas para o CRM sem perder detalhes importantes. 

3. Gere artigos de conhecimento

Uma pesquisa da Salesforce afirma que 61%  dos clientes preferem ferramentas de autoatendimento para questões simples de atendimento. No entanto, para fazer isso, uma empresa precisa de um grande base de conhecimento que os clientes podem pesquisar para encontrar uma solução.

Os atendentes de serviço geralmente têm a tarefa de publicar artigos de conhecimento depois de resolver um caso. Mas leva tempo para os atendentes criarem, revisarem e publicarem manualmente esse conteúdo, o que os impede de ajudar os clientes necessitados. 

A IA da central de atendimento pode gerar automaticamente um artigo da base de conhecimento após o encerramento de um caso de suporte, extraindo notas do caso, histórico de mensagens e dados de outras ferramentas de serviço. A partir daí, seu atendente só precisa revisar o artigo para garantir a precisão e adicioná-lo à fila para aprovação. Isso tira a pressão dos atendentes para escrever artigos do zero. 

Voltando ao nosso exemplo da Nation-Wide Web, Pedro tem Internet lenta e chamadas para solucionar problemas. Ele está conectado com o atendente João, que pede detalhes de seu roteador e modem. João percorre alguns cenários comuns baseados em casos semelhantes, mas nenhum funciona para a configuração de Pedro. 

João decide tentar algo novo. Ela pede a Pedro para reiniciar totalmente o sistema por meio do aplicativo móvel Nation-Wide Web. Depois que isso acabar, a velocidade da Internet de Pedro voltará ao normal e o caso será encerrado. João registra todas essas informações no console de serviço da empresa, incluindo a configuração do roteador e do modem e como ela resolveu o problema reiniciando. 

Por se tratar de um caso único, a ferramenta de IA da central de atendimento usa os detalhes da conversa de João com Pedro e o contexto do problema de Austin para gerar um novo artigo da base de conhecimento. João adiciona alguns detalhes extras e os coloca na fila de aprovação. 

Dica: inclua o máximo de detalhes possível nos artigos da sua base de conhecimento para que os clientes tenham todas as informações necessárias para resolver seus problemas. 

4. Gere respostas 

Quando seus atendentes estão no meio de uma interação de serviço, eles não têm tempo para ler páginas de documentação ou todos os detalhes de um artigo da base de conhecimento. Porém, eles ainda precisam encontrar as informações certas para solucionar a dúvida do seu cliente. 

O mesmo se aplica para self-service. Ler artigo após artigo para encontrar as informações de que você precisa não é uma boa experiência para o cliente. 

A IA generativa pode ajudar atendentes e clientes a obterem as respostas que precisam de maneira mais rápida e fácil. Em vez de receber uma lista de páginas que podem (ou não) ter a resposta, a IA vai extrair os detalhes relevantes de um artigo de conhecimento e responder a uma pergunta diretamente como texto simples. 

Para nosso exemplo final, voltaremos ao nosso cliente da Nation-Wide Web, Pedro. 

Alguns meses depois de sua interação com João, sua internet está lenta novamente. Ele lembra que eles usaram o aplicativo móvel para corrigir o problema da última vez, mas agora ele está bloqueado no aplicativo móvel. Mas em vez de pedir ajuda, ele dá uma olhada na Central de Ajuda da empresa. Pedro usa a função de pesquisa para fazer a seguinte pergunta: “Como faço para corrigir uma conexão lenta com a Internet quando meu aplicativo móvel está bloqueado?” 

Antes, Pedro precisaria primeiro encontrar o artigo sobre como redefinir sua senha e, em seguida, encontrar o artigo sobre como usar o aplicativo para executar uma reinicialização completa do sistema. Agora, a ferramenta de IA da central de atendimento gera uma resposta personalizada à pergunta de Pedro, reunindo informações de vários artigos. “Primeiro, clique aqui para solicitar uma nova senha para seu aplicativo móvel. Depois de fazer login, veja como usar o aplicativo para executar uma reinicialização completa do sistema…” 

Pedro resolveu seu problema sem interagir com um atendente e ainda teve uma experiência personalizada. Se fosse um atendente quem precisasse encontrar informações específicas no centro de conhecimento, ele teria a mesma experiência. 
 
Dica: Tornar seu conteúdo de autoatendimento fácil de encontrar e navegar aumenta a confiança do cliente. 

Comece com IA generativa na central de atendimento

Ao adicionar gerador IA para o sua central de atendimento, você está ajudando todos a aproveitarem ao máximo cada interação de serviço. Seus atendentes realizam mais tarefas com menos trabalho e seus clientes obtêm uma solução rápida e fácil para seus problemas, ao mesmo tempo em que desfrutam de uma experiência personalizada. 

Qual é a melhor maneira de se preparar para o sucesso com IA generativa? Comece devagar e desenvolva seu programa de IA de central de atendimento à medida que aprimora suas habilidades de negócios com a tecnologia. Por exemplo, peça para que que seus atendentes façam Recomendações de resposta do Einstein para serviço no Trailhead e depois pratiquem o que aprenderam uns com os outros. Quando eles se sentirem confortáveis, verifique de que outra forma você pode aplicar a IA generativa em sua central de atendimento. 

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